/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.2
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
gguf
Опубликована
25 сен 2024

Llama-3.2-1B-Instruct-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

legraphista/Llama-3.2-1B-Instruct-IMat-GGUF — вариант модели Llama 3.2-1B-Instruct, опубликованный пользователем legraphista на базе модели Meta Platforms.

3 258скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 сен 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Формат GGUF предназначен для локального запуска средствами совместимых движков инференса; обозначение IMat указывает на особенности представления или квантования, однако точные параметры из доступных данных не уточняются.

Модель рассчитана на выполнение инструкций и генерацию текста в диалоговых и прикладных сценариях, где важны компактный размер и возможность запуска локально. Известно, что это языковая модель примерно на 1 млрд параметров, но сведения о длине контекста, поддерживаемых языках, конкретном типе квантования и дополнительных модификациях отсутствуют.

К сильным сторонам относятся небольшой размер и потенциально низкие требования к ресурсам по сравнению с более крупными моделями. Ограничениями являются меньшая емкость и вероятно более низкое качество сложного рассуждения по сравнению с крупными моделями, а также отсутствие в предоставленных данных результатов тестирования и подробных рекомендаций по аппаратному обеспечению. Базовая модель распространяется по Llama 3.2 Community License от Meta с требованиями к атрибуции, маркировке «Built with Llama», соблюдению Acceptable Use Policy и специальными коммерческими условиями для организаций с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.2-1B-Instruct-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

Original Model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3825
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_01.32GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K1.02GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K807.69MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K690.84MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K580.87MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3.2-1B-Instruct.BF16.ggufBF162.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.FP16.ggufF162.48GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0.ggufQ8_01.32GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q6_K.ggufQ6_K1.02GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q5_K.ggufQ5_K911.50MB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q5_K_S.ggufQ5_K_S892.56MB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q4_K.ggufQ4_K807.69MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q4_K_S.ggufQ4_K_S775.65MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ4_NL.ggufIQ4_NL773.03MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ4_XS.ggufIQ4_XS743.14MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q3_K.ggufQ3_K690.84MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q3_K_L.ggufQ3_K_L732.52MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q3_K_S.ggufQ3_K_S641.69MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ3_M.ggufIQ3_M657.29MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ3_S.ggufIQ3_S643.92MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ3_XS.ggufIQ3_XS621.11MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS562.11MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q2_K.ggufQ2_K580.87MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.Q2_K_S.ggufQ2_K_S554.66MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ2_M.ggufIQ2_M515.45MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ2_S.ggufIQ2_S488.71MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ2_XS.ggufIQ2_XS475.87MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS447.03MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ1_M.ggufIQ1_M413.61MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3.2-1B-Instruct.IQ1_S.ggufIQ1_S393.55MB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

Downloading using huggingface-cli

If you do not have hugginface-cli installed:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Download the specific file you want:

huggingface-cli download legraphista/Llama-3.2-1B-Instruct-IMat-GGUF --include "Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0.gguf" --local-dir ./

If the model file is big, it has been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run:

huggingface-cli download legraphista/Llama-3.2-1B-Instruct-IMat-GGUF --include "Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024

<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{assistant_response}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{next_user_prompt}<|eot_id|>

Chat template with system prompt

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024

{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{user_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{assistant_response}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{next_user_prompt}<|eot_id|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0.gguf --color -i -p "prompt here (according to the chat template)"

FAQ

Why is the IMatrix not applied everywhere?

According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).

How do I merge a split GGUF?

  1. Make sure you have gguf-split available
  2. Locate your GGUF chunks folder (ex: Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0/Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf Llama-3.2-1B-Instruct.Q8_0.gguf
    • Make sure to point gguf-split to the first chunk of the split.

Got a suggestion? Ping me @legraphista!

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
b7b4149

0 моделей